데이터 마이닝 기법을 응용한 지능형 퍼스널 컬러 진단 시스템 개발 (Development of Intelligent Personal Color Diagnosis System by Applying Data Mining Techniques)

개개인의 개성이 중시되면서 최근 퍼스널 컬러, 즉, 본인의 신체적 특성에 어울리는 색을 이용한 자기 연출에 대한 관심이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고, 기존의 퍼스널 컬러 진단 과정들은 여러 가지 도구나 주관적인 판단에 대한 의존도가 높아 일반 사용자들이 자신의 퍼스널 컬러를 정확히 결정하는데 불편함이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논��에서는 개개인이 자신의 퍼스널 컬러를 진단하는데 사용할 수 있는 지능형 퍼스널 컬러 진단 시스템을 개발하고자 하였다. 제안하는 시스템은 퍼스널 컬러가 알려진 유명인들의 얼굴 이미지들을 저장해 두고, 유명인들의 퍼스널 컬러 데이터에 기반한 진단 모형을 이용하여 사용자의 퍼스널 컬러를 결정한다. 본 논��에서는 유명인 100인의 얼굴 이미지 데이터에 의사결정나무, 인접이웃분류기 및 단순 베이지안 분류기왿� 같은 일반적인 분류 기법을 적용하여 제안하는 시스템의 진단 모형을 구축하고, 얻어진 모형을 전문 컨설턴트 방문을 통해 퍼스널 컬러 진단을 받은 20인의 여대생에게 적용해보았다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 매우 우수한 진단 능력을 가져, 인간 전문가들을 대체할 수 있음이 입증되었다. 나아가, 이 시스템을 통해 개인 사용자들이 자신의 퍼스널 컬러를 편리하게 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 기반한 발전된 서비스를 제공할 수도 있을 것으로 기대된다.

In recent, there is a rising interest on self-presentation based on personal color, a color that matches an individuals’ physical attributes, with an increased emphasis on individuals’ personalities. Nevertheless, it is inconvenient for the individuals to determine their own personal colors accurately, since conventional personal color diagnosis procedures highly depends on various instruments and subjective judgment. In order to address this problem, this paper aims to develop an intelligent personal color diagnosis system that allows the individuals to identify their personal colors by themselves. The proposed system maintains the face images of celebrities with known personal colors, and the personal color of an user is determined by applying the diagnosis model based on the personal color data of celebrities. In this paper, the diagnosis model for the proposed system is constructed by applying the conventional classification techniques such as decision tree, nearest neighbor classifier and naive Bayesian classifier to the face image data of 100 celebrities, and the consequent model is applied to 20 female undergraduates with known personal color identified through visiting professional consultants. The experiment results demonstrate that the proposed system has the promising diagnosis ability so that it can replace the human experts. Moreover, it is expected that the system not only allows the individuals to identify their personal color conveniently, but also enables advanced services based on personal color.